Data Science for Business & Commerce
Niveau
Masterstudium
Lernergebnisse der Lehrveranstaltungen/des Moduls
Die Teilnehmer:innen:
• können grundlegende Einsatzbereiche von Datenerhebung, Datenspeicherung, Datenanalyse und Datennutzung im Kontext von betriebswirtschaftlichen Anwendungen benennen
• können die besonderen Herausforderungen dieses Einsatzbereichs versehen und können etablierte Best Practice Methoden in diesem Bereich beschreiben
• können datenbasierte Anwendungen in diesem Bereich, unter Berücksichtigung Domänenspezifischer Anforderungen, selbst gestalten und umsetzen
• können grundlegende Einsatzbereiche von Datenerhebung, Datenspeicherung, Datenanalyse und Datennutzung im Kontext von betriebswirtschaftlichen Anwendungen benennen
• können die besonderen Herausforderungen dieses Einsatzbereichs versehen und können etablierte Best Practice Methoden in diesem Bereich beschreiben
• können datenbasierte Anwendungen in diesem Bereich, unter Berücksichtigung Domänenspezifischer Anforderungen, selbst gestalten und umsetzen
Voraussetzungen der Lehrveranstaltung
Keine Voraussetzungen
Lehrinhalte
Folgende Inhalte werden in der Lehrveranstaltung besprochen:
- CRM auf der strategischen Ebene
- CRM im Prozessmanagement
- CRM auf der operativen Ebene (CRM Softwaresysteme)
- Operatives CRM
- Analytisches CRM
- Kommunikatives CRM
- CRM auf der strategischen Ebene
- CRM im Prozessmanagement
- CRM auf der operativen Ebene (CRM Softwaresysteme)
- Operatives CRM
- Analytisches CRM
- Kommunikatives CRM
Empfohlene Fachliteratur
- VanderPlas, J. (2023): Python Data Science Handbook: Essential Tools for Working with Data (Ed. 2), O'Reilly, (ISBN: 978-1098121228)
- Cady, F. (2017): The Data Science Handbook (Ed. 2), Wiley, Hoboken (ISBN: 978-1119092940)
- Saporta, G.; Maraney, S. (2022): Practical Fraud Prevention: Fraud and AML Analytics for Fintech and eCommerce, Using SQL and Python (Ed. 1), O'Reilly, (ISBN: 978-1492093329)
- Meier, A.; Stormer, H. (2012): eBusiness & eCommerce: Management der digitalen
- Cady, F. (2017): The Data Science Handbook (Ed. 2), Wiley, Hoboken (ISBN: 978-1119092940)
- Saporta, G.; Maraney, S. (2022): Practical Fraud Prevention: Fraud and AML Analytics for Fintech and eCommerce, Using SQL and Python (Ed. 1), O'Reilly, (ISBN: 978-1492093329)
- Meier, A.; Stormer, H. (2012): eBusiness & eCommerce: Management der digitalen
Bewertungsmethoden und -Kriterien
Seminararbeit
Unterrichtssprache
Englisch
Anzahl der zugewiesenen ECTS-Credits
4
Semesterwochenstunden (SWS)
Geplante Lehr- und Lernmethode
Folgende Methoden kommen zum Einsatz:
- Vortrag mit Diskussion
- Interaktiver Workshop
- Fallstudien
- Vortrag mit Diskussion
- Interaktiver Workshop
- Fallstudien
Semester/Trisemester, In dem die Lehrveranstaltung/Das Modul Angeboten wird
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